一种超宽带无线电的快速时延估计算法

超宽带无线电直接发射脉冲,具有非常高的时间分辨率,从而可以精确估计信号传输时延,因此比较适应精确定位应用,可是在实际应用中,在合理的时间内估计信号传输时延是一个难题。为此,提出了一种超宽带无线电的快速时延估计算法,算法分为两个阶段,首先通过接收信号强度(RSSI)进行粗粒度的时延估计,然后通过基于符号采样率的相关运算估计精确的时延。仿真结果和分析表明,算法具有时延估计精确和快速的优点。     

采用BCZT的时延估计算法

MCZT算法对于低频信号能很好的细化频谱,但是若要对较高频率信号的频谱进行细化计算量会增加.本文采用BCZT算法来计算高频信号的相关系数,可以提高信号的时延估计精度.最后对FFT,MCZT和BCZT三种算法进行研究.比较,得到这三种方法各自不同的优缺点及适用范围.     

基于Teager-Kaiser算子的改进波束域MUSIC时延估计算法

为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时问(time of arrival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法.利用TK算子对数据瞬时变化敏感的特性,...     

OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时,特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题,提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解,利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理,同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理,以修正MUSIC算法的伪谱,通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明,与MUSIC算法相比,WMUSIC算法具有更高的时延估计精度,在信噪比为－8 dB时,估计精度在两径条件下提升71.46%,三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题,可以完成较为准确的时延估计任务,提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。     

室内超宽带非视距协同定位算法

超宽带以其高分辨率和抗多径的特点,成为室内定位技术的突出代表．室内环境复杂,接收的定位信号中多径干扰和非视距NLOS传播,会产生严重的非视距NLOS效应,导致传统的定位算法出现较大偏差．为了克服NLOS误差的影响并得到满足室内定位的精度要求,提出将带校正因子的WLS算法和Taylor算法相结合,通过协同定位来抑制非视距误差．结果表明：在多种环境下,改进的算法都能够较好地抑制NLOS误差干扰,基本满足了室内定位的精度要求,具有健壮性强的特点．     

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能.     

基于分数低阶统计量的时延估计算法性能分析

传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,利用信号的二阶、高阶估计量,可以得到理想的结果。然而,现实中的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰和环境噪声等,这一类信号的时域波形中存在一个明显的峰值,这时利用α稳定分布模型可以较好地表述非高斯脉冲信号和噪声。因此有必要对α稳定分布模型下的,基于分数低阶统计量(FLOS)的时延估计算法进行研究。通过调整参数取值得到的仿真结果,证明了在非高斯情况下,基于FLOS的时延估计算法相对于传统算法估计效果更好。     

时延估计的LabVIEW实现

LabVIEW是美国NI公司推出的一种G语言的虚拟仪器软件开发工具。该语言提供了强大的数值计算和信号分析能力.用GCC(广义互相关)法求时延是时域信号处理的一种常用方法,然而在实际工程应用中,所要处理的往往是离散信号,常规的数学方法并不能直接应用.文章介绍了GCC法求时延及其在LabVIEW中的实现,以及相应的VI子模块。     

基于改进空间平滑技术的ESPRIT探地雷达时延估计算法

该文针对探地雷达地下回波时延估计问题,在详细论述ESPRIT探地雷达时延估计数据预处理过程的基础上,提出一种基于改进空间平滑技术的ESRPIT探地雷达超分辨率时延估计算法。基于FDTD的层状模型仿真数据验证了所提算法的有效性和可靠性。     

CDMA移动用户多径时延的盲估计

提出了一种将MUSIC算法推广应用于CDMA移动台进行多径时延估计的新方法。该方法结合用户的特征序列,不需要导频信号,直接对接收的用户信号进行时延估计,为处于小区边界的用户同时利用几个基站发射的信号实现多径分集、改善性能创造了条件。     

一种改进的室内环境下的非视距距离比例缩放定位算法

在室内环境下,移动台精确定位面临的主要问题是非视距（NLOS）和多径的影响.在非视距距离比例缩放（NLOS-Range-Scaling）算法的基础上,利用更多基站的信息,提出了适合室内情况的NLOS-Range-Scaling算法（ENRSA）,研究了ENRSA算法在不同NLOS误差下的表现,结果表明该算法能更有效的降低NLOS误差的影响,定位精度比其他算法有显著提高.     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

一种改进的欠定混合矩阵估计算法

针对欠定盲源分离中混合矩阵的估计问题,以及现有算法大多存在复杂度高、估计精度低的缺陷,在分析K-Plane算法的基础上,提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法——IK-Plane(improved K-Plane)算法.IK-Plane算法通过最优化方法,计算与所有观测信号的内积和最小的向量,并将该向量作为新的法向量,改进了法向量的更新方法,从而改善了算法的时间复杂度及估计精度.实验结果表明:相对于K-Plane算法,IKPlane算法在提高估计精度的同时,能够显著地降低算法的时间复杂度.     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

一种基于DV-Hop节点的室内定位改进算法

对现有基于最小二乘法的DV-Hop定位算法进行分析和仿真,针对该算法定位精度依赖信标节点之间跳距和跳数这两个信息的不足,给出一种可对信标节点之间的跳距和跳数关系做出误差修正的改进的误差修正DV-Hop(ECDV-Hop)算法.仿真结果表明:在相同的室内环境下,ECDV-Hop算法与传统DV-Hop算法相比,定位精度得到一定的提高.     

An improved Gmapping algorithm based map construction method for indoor mobile robot

With the rapid development in the service,medical,logistics and other industries,and the increasing demand for unmanned mobile devices,mobile robots with the ability of independent mapping,localization and navigation capabilities have become one of the research hotspots.An accurate map construction is a prerequisite for a mobile robot to achieve autonomous localization and navigation.However,the problems of blurring and missing the borders of obstacles and map boundaries are often faced in the Gmapping algorithm when constructing maps in complex indoor environments.In this pursuit,the present work proposes the development of an improved Gmapping algorithm based on the sparse pose adjustment(SPA) optimizations.The improved Gmapping algorithm is then applied to construct the map of a mobile robot based on single-line Lidar.Experiments show that the improved algorithm could build a more accurate and complete map,reduce the number of particles required for Gmapping,and lower the hardware requirements of the platform,thereby saving and minimizing the computing resources.     

一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法

在构建锂电池状态空间模型基础上,提出一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法,将BP神经网络应用到粒子滤波的权值更新过程中,实现锂电池SOC估计.利用某公司提供的磷酸铁锂电池测试数据,对所提出的算法进行验证,对比算法估计结果与SOC实测结果.结果表明,相对于PF算法,提出的改进算法具有更好的SOC估计性能.     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.